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Enregistrement W2909071906 · doi:10.1051/sicotj/2018056

Mid-term results of impaction bone grafting in tibial bone defects in complex primary knee arthroplasty for severe varus deformity

2019· article· en· W2909071906 sur OpenAlexaboutno aff
Yashwant Singh Tanwar, Yatinder Kharbanda, Harsh Bhargava, Kulbhushan Attri, Anoop Bandil

Notice bibliographique

RevueSICOT-J · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineImpactionWOMACBone graftingSurgeryVarus deformityOrthopedic surgeryArthroplastyDeformityCondyleOsteoarthritis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Bone defects are a challenging problem encountered occasionally during primary knee arthroplasty. These defects should be meticulously addressed so as to avoid malalignment and premature loosening and failure. Out of the many options available to deal with these defects, impaction bone grafting provides a more biological solution, which is especially important in case of primary knees. MATERIALS AND METHODS: A retrospective analysis was done and patients with severe varus deformity of more than 20 degrees who had undergone primary knee arthroplasty with impaction bone grafting of the tibial condyle defect were followed up. RESULTS: Between 2008 and 2014, out of the 1124 patients who underwent primary total knee arthroplasty, only 26 knees in 23 patients met the inclusion criteria. The amount of varus deformity ranged from 20 to 35 degrees. Follow-up ranged from 3 to 8 years with an average of 6 years. The average pre-operative Knee Society Score (KSS) and Western Ontario McMaster Universities (WOMAC) score were 24.2 and 78, respectively. There were significant improvements in the post-op scores, with the average KSS being 90.2 and the WOMAC being 38. CONCLUSION: Impaction bone grafting provides an invaluable option to the orthopedic surgeon for managing bone defects, especially in case of primary knee arthroplasty as it reconstitutes the bone stock.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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